脑机接口 / BCI

To Root Artificial Intelligence Deeply in Basic Science for a New Generation of AI

Jingan Yang, Yang Peng

专题命中 BCI数据与评测 ：BCI(abstract)；brain-computer interface(abstract)

Comments 13 pages; 7 figures; 23 references

Raccoons vs Demons: multiclass labeled P300 dataset

V. Goncharenko, R. Grigoryan, A. Samokhina

专题命中 BCI数据与评测 ：BCI(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG、cs.HC

Utilizing Deep Learning Towards Multi-modal Bio-sensing and Vision-based Affective Computing

Siddharth Siddharth, Tzyy-Ping Jung, Terrence J. Sejnowski

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Affective Computing. This version on the arXiv is the updated version of the same manuscript

Imputation-free transformer learning enables robust Alzheimer's disease prediction and calibrated uncertainty quantification across heterogeneous clinical cohorts

无插补变压器学习实现跨异构临床队列的稳健阿尔茨海默病预测和校准不确定性量化

Christelle Schneuwly Diaz, Narmina Baghirova, Duy-Thanh Vu, Duy-Cat Can, Gilles Allali, Philippe Ryvlin, Oliver Y. Chén

机构 * Platform of Bioinformatics（生物信息平台） ； Lausanne University Hospital（洛桑大学医院） ； Faculty of Biology and Medicine（生物学与医学学院） ； University of Lausanne（洛桑大学） ； Leenaards Memory Centre（Leenaards记忆中心） ； Department of Clinical Neurosciences（临床神经科学系） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 针对阿尔茨海默病临床数据问题，提出无插补变压器NITROGEN，通过特定注意力联合建模。经训练和评估，在跨队列任务中优势明显，还引入调整方法。证明无插补学习在队列转移下的区分能力，强调多方面评估模型对临床部署的重要性。

Fast Whole-Brain, Geometry-Aware Functional Alignment for Cross-Subject Decoding

用于跨个体解码的快速全脑几何感知功能对齐

Pierre-Louis Barbarant, Florent Meyniel, Bertrand Thirion

机构 * Université Paris-Saclay（巴黎-萨克雷大学） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； CEA（法国原子能委员会） ； Cognitive Neuroimaging Unit（认知神经成像单位） ； Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale（法国国家卫生与医学研究院） ； Commissariat à l’Energie Atomique et aux énergies alternatives（法国原子能委员会及替代能源委员会） ； NeuroSpin center（神经科学中心） ； Institut de neuromodulation（神经调制研究所） ； Université Paris Cité（巴黎-城市大学） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 研究旨在解决个体大脑反应差异限制跨个体解码器发展的问题，提出功能对齐方法SpectralOT，将皮质几何嵌入拉普拉斯 - 贝尔特拉米本征模式规范对齐，以平衡功能特征与解剖结构，保持计算效率。

Journal ref Proceedings of the 9th Conference on Cognitive Computational Neuroscience, New York, NY, USA, 2026

Cross-Subject Modeling for Widefield Calcium Imaging via Atlas-Aligned Spatiotemporal Tokenization

通过图谱对齐的时空令牌化实现宽场钙成像的跨主体建模

Mohammad Hosseini, Eray Erturk, Saba Hashemi, Maryam M. Shanechi

机构 * ShanechiLab（沙内奇实验室） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 研究针对宽场钙成像建模受限问题，提出多主体模型WiCAT，利用自监督预训练，引入图谱对齐的时空令牌化方案，能跨主体、任务和数据集迁移，实现零样本行为解码及遗漏脑区重建，优于基线模型。

Comments Published at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML) 2026. Code available at: https://github.com/ShanechiLab/WiCAT

Journal ref ICML 2026

GRAFT: Gain-Recalibrated Adapters for Transformer-Based Neural Population Activity Modeling

GRAFT: 基于Transformer的神经群体活动建模中的增益重校准适配器

Xiangsheng Ge, Yang Xie

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 提出GRAFT模型，通过分离可重用时间动态与可重校准神经元接口，在MC Maze数据集上达到SOTA，并仅更新9.21%参数实现跨天重校准。

Decoding Dynamic Visual Experience from Calcium Imaging via Cell-Pattern-Aware Pretraining

通过细胞模式感知预训练解码动态视觉体验

Sangyoon Bae, Mehdi Azabou, Blake Richards, Jiook Cha

机构 * Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence（人工智能跨学科项目） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； NSF AI Institute for Artificial and Natural Intelligence (ARNI)（国家科学基金会人工智能与自然智能研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Mila (Quebec AI Institute)（蒙特利尔人工智能研究所） ； Dept. of Neurology & Neurosurgery（神经病学与神经外科系） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Montreal Neurological Institute, McGill University（麦吉尔大学蒙特利尔神经科学研究所） ； School of Computer Science, McGill University（麦吉尔大学计算机科学学院） ； Learning in Machines and Brains Program, CIFAR（机器与大脑学习计划，CIFAR） ； Department of Psychology（心理学系） ； Department of Brain and Cognitive Sciences（脑与认知科学系） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：neural decoding(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 本文提出POYO-CAP方法，通过预训练提升神经解码鲁棒性，实验证明其在Allen脑观察数据集上比从头训练有12-13%的提升，并实现模型规模的平稳扩展。

FetalSleepNet: A Transfer Learning Framework with Spectral Equalisation Domain Adaptation for Fetal Sleep Stage Classification

FetalSleepNet：一种基于频谱均衡域适应的迁移学习框架用于胎儿睡眠阶段分类

Weitao Tang, Johann Vargas-Calixto, Nasim Katebi, Nhi Tran, Sharmony B. Kelly, Gari D. Clifford, Robert Galinsky, Faezeh Marzbanrad

机构 * Department of Biomedical Informatics, Emory University（埃默里大学生物医学信息学系） ； Ritchie Centre, Hudson Institute of Medical Research（哈德逊医学研究所里奇中心） ； Department of Biomedical Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院生物医学工程系） ； Department of Obstetrics and Gynaecology, Monash University（莫纳什大学妇产科学系） ； Department of Electrical and Computer Systems Engineering, Monash University（莫纳什大学电气与计算机系统工程系） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

AI总结 本文提出FetalSleepNet，首次利用深度学习对羊胎儿EEG进行睡眠阶段分类，通过迁移学习和频谱均衡域适应策略提升分类准确率，实现自动化睡眠阶段识别，为临床应用提供支持。

Comments 13 pages, 4 tables, 5 figures, submitted to IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics

Journal ref IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (Early Access), 2026

Dynamic Spatio-Temporal Graph Neural Network for Early Detection of Pornography Addiction in Adolescents Based on Electroencephalogram Signals

基于脑电信号的动态空间时间图神经网络用于青少年色情成瘾的早期检测

Achmad Ardani Prasha, Clavino Ourizqi Rachmadi, Sabrina Laila Mutiara, Hilman Syachr Ramadhan, Chareyl Reinalyta Borneo, Saruni Dwiasnati

机构 * Faculty of Computer Science, Universitas Mercu Buana（计算机科学学院，默克普布亚大学） ； Faculty of Psychology, Universitas Mercu Buana（心理学学院，默克普布亚大学） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG、cs.HC

AI总结 本文提出动态空间时间图神经网络用于基于脑电信号的青少年色情成瘾早期检测，通过空间和时间建模提高识别准确率。

Comments 18 pages, 24 figures, 5 tables

Omni-iEEG: A Large-Scale, Comprehensive iEEG Dataset and Benchmark for Epilepsy Research

Omni-iEEG：一个大规模、全面的iEEG数据集和癫痫研究基准

Chenda Duan, Yipeng Zhang, Sotaro Kanai, Yuanyi Ding, Atsuro Daida, Pengyue Yu, Tiancheng Zheng, Naoto Kuroda, Shaun A. Hussain, Eishi Asano, Hiroki Nariai, Vwani Roychowdhury

机构 * UCLA Samueli School of Engineering（UCLA 工程学院） ； UCLA Mattel Children’s Hospital, David Geffen School of Medicine（UCLA 马特尔儿童医院，大卫·格芬医学院） ； Children’s Hospital of Michigan, Wayne State University School of Medicine（密歇根儿童医院，韦恩州立大学医学院） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 Omni-iEEG提供了一个大规模的iEEG数据集和基准，用于癫痫研究，包含302名患者178小时的高分辨率记录及36000个专家验证的病理事件注释，旨在提升癫痫研究的可重复性和临床相关性。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Adapting Tensor Kernel Machines to Enable Efficient Transfer Learning for Seizure Detection

适应张量核机以实现高效迁移学习用于癫痫检测

Seline J. S. de Rooij, Borbála Hunyadi

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于张量核机的高效迁移学习方法，用于在资源受限设备上实现高效的癫痫检测。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

FAPEX: Fractional Amplitude-Phase Expressor for Robust Cross-Subject Seizure Prediction

Ruizhe Zheng, Lingyan Mao, Dingding Han, Tian Luo, Yi Wang, Jing Ding, Yuguo Yu

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC、eess.SP

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Spotlight Poster

Embodied Cognition Augmented End2End Autonomous Driving

Ling Niu, Xiaoji Zheng, Han Wang, Chen Zheng, Ziyuan Yang, Bokui Chen, Jiangtao Gong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 cs.HC、cs.RO

Comments 24 pages,4 pages

Journal ref NeurIPS 2025

The Role of Review Process Failures in Affective State Estimation: An Empirical Investigation of DEAP Dataset

Nazmun N Khan, Taylor Sweet, Chase A Harvey, Calder Knapp, Dean J. Krusienski, David E Thompson

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

Comments 25 pages, 4 figures, This is a preprint version of the manuscript. It is intended for submission to a peer-reviewed journal

NLP4Neuro: Sequence-to-sequence learning for neural population decoding

Jacob J. Morra, Kaitlyn E. Fouke, Kexin Hang, Zichen He, Owen Traubert, Timothy W. Dunn, Eva A. Naumann

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：neural decoding(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Comments 17 pages, 6 figures

NSD-Imagery: A benchmark dataset for extending fMRI vision decoding methods to mental imagery

Reese Kneeland, Paul S. Scotti, Ghislain St-Yves, Jesse Breedlove, Kendrick Kay, Thomas Naselaris

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Alljoined ； Princeton Neuroscience Institute（普林斯顿神经科学研究所） ； Stability AI/Medical AI Research Center (MedARC)（Stability AI/医疗AI研究中心（MedARC）） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Comments Published at CVPR 2025

Deep Optimal Transport for Domain Adaptation on SPD Manifolds

Ce Ju, Cuntai Guan

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Université Paris-Saclay, Inria, CEA, Palaiseau, France（巴黎-萨克雷大学，法国国家信息与自动化技术研究所，法国原子能委员会，Palaiseau） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：brain computer interface(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

Comments 18 pages, 4 figures, 3 tables. This work has been accepted by the Artificial Intelligence. Copyright will be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Domain Adaptation-Enhanced Searchlight: Enabling classification of brain states from visual perception to mental imagery

Alexander Olza, David Soto, Roberto Santana

专题命中 BCI数据与评测 ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Brain-to-Text Benchmark '24: Lessons Learned

Francis R. Willett, Jingyuan Li, Trung Le, Chaofei Fan, Mingfei Chen, Eli Shlizerman, Yue Chen, Xin Zheng, Tatsuo S. Okubo, Tyler Benster, Hyun Dong Lee, Maxwell Kounga, E. Kelly Buchanan, David Zoltowski, Scott W. Linderman, Jaimie M. Henderson

专题命中 BCI数据与评测 ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

QuantFormer: Learning to Quantize for Neural Activity Forecasting in Mouse Visual Cortex

Salvatore Calcagno, Isaak Kavasidis, Simone Palazzo, Marco Brondi, Luca Sità, Giacomo Turri, Daniela Giordano, Vladimir R. Kostic, Tommaso Fellin, Massimiliano Pontil, Concetto Spampinato

专题命中 BCI数据与评测 ：neural signal(abstract)；分类 q-bio.NC、eess.SP

Knowledge-Data Fusion Based Source-Free Semi-Supervised Domain Adaptation for Seizure Subtype Classification

Ruimin Peng, Jiayu An, Dongrui Wu

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG、cs.HC

Journal ref IEEE Int'l Conf. on Systems, Man and Cybernetics, Sarawak, Malaysia, October 2024

Cross-Subject Statistical Shift Estimation for Generalized Electroencephalography-based Mental Workload Assessment

Isabela Albuquerque, João Monteiro, Olivier Rosanne, Abhishek Tiwari, Jean-François Gagnon, Tiago H. Falk

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Epilepsy Seizure Detection and Prediction using an Approximate Spiking Convolutional Transformer

Qinyu Chen, Congyi Sun, Chang Gao, Shih-Chii Liu

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

Comments To be published at the 2024 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Singapore

Journal ref 2024 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)

LiPCoT: Linear Predictive Coding based Tokenizer for Self-supervised Learning of Time Series Data via Language Models

Md Fahim Anjum

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

Comments 17 pages, 5 figures

Approximately optimal domain adaptation with Fisher's Linear Discriminant

Hayden S. Helm, Ashwin De Silva, Joshua T. Vogelstein, Carey E. Priebe, Weiwei Yang

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

Inferring Population Dynamics in Macaque Cortex

Ganga Meghanath, Bryan Jimenez, Joseph G. Makin

专题命中 BCI数据与评测 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Comments Main text: 22 pages, 6 figures, 1 table Supplementary Material: 6 pages, 8 figures, 3 tables

Representation learning for neural population activity with Neural Data Transformers

Joel Ye, Chethan Pandarinath

专题命中 BCI数据与评测 ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Information Transfer Rate in BCIs: Towards Tightly Integrated Symbiosis

Suayb S. Arslan, Pawan Sinha

专题命中 BCI数据与评测 ：BCI(abstract)；分类 eess.SP、cs.HC

Comments 27 pages, 10 figures, 2 tables. Accepted to Biomedical Signal Processing and Control, Elsevier, 2023

MindBigData 2023 MNIST-8B The 8 billion datapoints Multimodal Dataset of Brain Signals

David Vivancos

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

Comments 9 pages, 10 figures